AI 코딩 에이전트에 로봇 팔, 일부 컴퓨팅 리소스, 로봇에게 다양한 작업을 가르치기 위한 “풍성한 토큰 예산”으로 가득 찬 실험실을 제공하면 어떻게 될까요? 요원은 로봇이 케이블 타이를 성공적으로 자르고 심지어 마더보드의 얇은 소켓에 GPU를 삽입하도록 가르치는 훈련 방법을 알아낼 수 있을 것 같습니다.
AI가 로봇 훈련을 자동화하기 위해 완전히 자율적인 방식으로 행동할 수 있는 방법은 새로운 에이전트 하네스 프레임워크(AI 모델을 둘러싸서 다양한 도구를 사용할 수 있도록 하는 동시에 메모리, 컨텍스트, 제약 조건, 피드백 루프와 같은 기능도 제공하는 소프트웨어)를 통해 가능해졌습니다. ENPIRE라고 불리는 에이전트 하네스는 NVIDIA GEAR(Generalist Embodied Agent Research) 연구소의 로봇공학 연구원들이 피츠버그의 카네기 멜론 대학교와 버클리 캘리포니아 대학교의 공동 작업자들에 의해 개발되었습니다.
NVIDIA의 AI 담당 이사인 Jim Fan은 LinkedIn 게시물에서 “NVIDIA GEAR 연구소의 일부는 이제 하루아침에 쉬지 않고 자체적으로 개선됩니다.”라고 썼습니다. “우리는 아침에 보고서를 읽었습니다.”
팬은 엔비디아 창업자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)을 언급하며 “우리 모두 휴가를 가는데 젠슨은 눈치채지 못할 것”이라며 AI 주도 로봇 훈련의 목표를 농담으로 설명하기도 했다. 그러나 혜택을 받을 수 있는 것은 Nvidia 로봇 공학 연구원들뿐만이 아닙니다. Fan은 팀이 모든 것을 오픈 소스화하여 누구나 집에서 자체적으로 운영되는 로봇 연구소를 호스팅할 수 있을 것이라고 말했습니다.
ENPIRE 하네스에는 AI 코딩 에이전트가 작업에 대한 자동 재설정 및 확인을 수행하고, 로봇 동작을 안내하는 정책을 개선하고, 병렬로 작동하는 여러 물리적 로봇에서 이러한 정책을 평가하고, 로그 분석, 연구 논문 수집, 교육 인프라 및 알고리즘 코드 개선을 통해 오류를 해결할 수 있도록 하는 4개의 모듈이 있습니다. 보다 자세한 기술적 내용은 2026년 6월 16일 업로드된 연구 논문에서 확인할 수 있습니다.
이 하네스는 GPT-5.5가 포함된 OpenAI의 Codex, Opus 4.7이 포함된 Anthropic의 Claude Code, Kimi K2.6이 포함된 Moonshot AI의 Kimi Code를 포함하여 세 가지 AI 코딩 에이전트로 테스트되었습니다. 코딩 에이전트 팀은 로봇 훈련에 대한 다양한 알고리즘 접근 방식을 독립적으로 개발하고 이를 실제 실험에서 테스트한 다음 반복되는 자기 주도 테스트 주기에서 전반적인 성공률을 높이는 데 도움이 되는 모든 변경 사항을 유지했습니다.
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